numpy：如何将两个排序数组合并为一个更大的排序数组？

Question

我有两个排序的 np.arrays，说

1, 2, 3, 5

和

2, 4, 6, 7

我想要

1 2 2 3 4 5 6 7

不想要 python for 循环。

是否有一些 numpy 功能？

---

奖励：按某些轴对矩阵执行此操作（其他轴具有相同的形状）

Answer 1

导入 sortednp 就可以了：

import numpy as np
import sortednp as s

a = np.array([1,2,3,5])
b = np.array([2,4,6,7])

m = s.merge(a, b)
print(m)

Answer 2

滥用输入数组的排序性质，我们可以使用np.searchsorted，如下所示 -

\n\n

def merge_sorted_arrays(a, b):\n    m,n = len(a), len(b)\n    # Get searchsorted indices\n    idx = np.searchsorted(a,b)\n\n    # Offset each searchsorted indices with ranged array to get new positions\n    # of b in output array\n    b_pos = np.arange(n) + idx\n\n    l = m+n\n    mask = np.ones(l,dtype=bool)\n    out = np.empty(l,dtype=np.result_type(a,b))\n    mask[b_pos] = False\n    out[b_pos] = b\n    out[mask] = a\n    return out\n

\n\n

示例运行（使用重复项的一般情况）-

\n\n

In [52]: a\nOut[52]: array([1, 2, 3, 3, 5, 9, 9, 9])\n\nIn [53]: b\nOut[53]: array([ 2,  4,  6,  6,  6,  7, 10])\n\nIn [54]: merge_sorted_arrays(a, b)\nOut[54]: array([ 1,  2,  2,  3,  3,  4,  5,  6,  6,  6,  7,  9,  9,  9, 10])\n

\n\n

随机排序1000000大小的数组上的 Timimgs -

\n\n

针对流行的连接+排序方法进行基准测试。

\n\n

# Setup\nIn [141]: np.random.seed(0)\n     ...: a = np.sort(np.random.randint(0,1000000,(1000000)))\n     ...: b = np.sort(np.random.randint(0,1000000,(1000000)))\n\n# @chmod777's soln\nIn [142]: %%timeit\n     ...: c = np.concatenate((a,b), axis=0)\n     ...: c.sort()\n141 ms \xc2\xb1 2.13 ms per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n\nIn [143]: %timeit merge_sorted_arrays(a, b)\n55.1 ms \xc2\xb1 5.1 ms per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n

\n